Une nouvelle méthode améliore l'estimation de la position des objets en utilisant des données tactiles.
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La science de pointe expliquée simplement
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Comment les prédictions changent les données et influencent les résultats futurs dans différents domaines.
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Une nouvelle méthode améliore la détection du son en utilisant des données étiquetées et non étiquetées.
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Un nouvel algorithme améliore l'analyse des images médicales en utilisant des techniques d'apprentissage multi-instance.
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Améliorer la fiabilité des Vision Transformers dans l'analyse d'images médicales.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la précision des réseaux de neurones Anytime.
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Cette étude révèle une méthode pour accélérer l'entraînement des réseaux de neurones en utilisant des données d'entrée structurées.
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Explorer des méthodes de transport optimal pour l'allocation de ressources dans différents domaines.
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Un aperçu des techniques de segmentation d'images et de leurs applications.
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Explore un système qui simplifie la récupération de contenu web oublié.
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Un cadre pour améliorer les petits modèles de langage en utilisant les connaissances des modèles plus gros.
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De nouvelles techniques améliorent les prédictions des systèmes chaotiques en utilisant l'apprentissage automatique et des invariants dynamiques.
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MASCOT améliore la récupération vidéo-texte avec des techniques de masquage informé et de co-apprentissage.
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De nouvelles méthodes améliorent la comparaison des distributions de données dans l'apprentissage automatique.
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L'auto-apprentissage aide les systèmes d'IA à s'adapter rapidement à de nouvelles tâches avec moins de données.
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Explore comment la différentiation automatique et Prolog fonctionnent ensemble dans divers domaines.
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Explorer le développement d'un modèle de génération automatique de questions pour l'éducation.
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Examen de comment les modèles multilingues représentent différentes langues et leurs variations de performance.
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ULIP-2 automatise la génération de langage pour les formes 3D, améliorant la gestion des données.
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Une nouvelle approche pour améliorer le calcul de l'attention dans les grands modèles de langage.
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Une nouvelle méthode améliore la précision pour prédire les mouvements des prix des cryptomonnaies.
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BBT-RGB présente des techniques efficaces pour ajuster des modèles de langage énormes en utilisant des invites optimisées.
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De nouvelles idées issues de jeux de données réels améliorent la compréhension de l'apprentissage par étiquettes complémentaires.
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FedAds propose une solution pour estimer le CVR de manière efficace tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.
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Explorer des méthodes pour réduire les erreurs dans les systèmes décentralisés.
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De nouvelles méthodes améliorent les modèles d'apprentissage automatique pour des conditions météo variées.
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SAM propose une segmentation efficace pour des images aériennes variées, rendant l'analyse plus simple.
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La descente par fonction aléatoire simplifie l'optimisation en rendant le choix de la taille des étapes plus facile.
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La recherche vise à améliorer les compétences en maths des modèles linguistiques sans perdre leur compréhension du langage.
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Une nouvelle méthode améliore le clustering des données tout en préservant la structure.
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Examine comment des paramètres en trop améliorent les estimations de l'état du système malgré les défis de mesure.
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Une étude relie les migraines chroniques au vieillissement cérébral accéléré.
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Un nouveau jeu de données pour analyser les sentiments dans les articles de presse croates, améliorant les capacités de recherche.
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Les chercheurs utilisent la régression logistique pour différencier les étoiles RR Lyrae des binaires éclipsants.
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Cet article examine les menaces dans les systèmes de recommandation fédérés utilisant des informations visuelles.
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ResidualPlanner offre des insights rapides et privés à partir des données en utilisant des marges bruyantes.
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Un nouveau modèle améliore la génération d'explications pour les systèmes de question-réponse.
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Une nouvelle méthode prédit la demande de taxis tout en garantissant la confidentialité des données.
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Cette étude explore des méthodes pour améliorer la résilience des modèles de deep learning face aux attaques.
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SplitAMC améliore la confidentialité des données et réduit la latence dans la classification de modulation.
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